顺序查找的时间复杂度为O(N), 应改为(N/2)

Question

理解问题吧时间复杂度一般计N N^2等，也就是说O(N)=O(N/2)

Answer 1

一般认为当n足够大的时候O(n)和O(n/2)的区别就不是很大，统一都标成O(n)，叫做线性阶O(n)

Answer 2

抄段教材（2）时间复杂度
在刚才提到的时间频度中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此，我们引入时间复杂度概念。一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=Ｏ(f(n)),称Ｏ(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n^2+3n+4与T(n)=4n^2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n^2)。按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：
常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n),
线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3),...，
k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。

Answer 3

注意教材举的例子这是个数学的问题
常数阶O(1)不是表示只执行一次，而是表示执行一个常数次，不管常数是1还是100000000
线性阶O(n)不是表示正好执行n次，而是表示执行n的倍数次，不管倍数是1/10000000还是100000000

Answer 4

谢谢 Yang_(扬帆破浪)请大家继续。

Answer 5

目前的一些教材都认为顺序查找的时间复杂度为O(N), 
如果改成首尾同时比较，那么时间复杂度将变成O(N/2)
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一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f(n),算法的时间量记作:T(n)=O(f(n)),表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,成为时间复杂度.
以上是时间复杂度定义,请注意是<增长率>.
所以O(N)=O(N/2).
一般时间复杂度只看N的最高次幂~~